STEM教育研究 Vol.6 (2024)

ロボットコンテストに参加した中高生がロボット開発を通して獲得した能力の検証
Verification of Competency Obtained from Robot Development and Robot Contests
in Junior and Senior High School Students
追手門学院大学*

福田哲也*

中条貴夫** 上田悦子***

追手門学院**

鹿児島工業高等専門学校***

新学習指導要領において、プログラミング教育の導入が大きく注目され、多くの学校で様々な実践が行われている。しかしながら、その教育効果について、1回の講座や数回の授業における検証研究が多く、長期にわたる実践における研究はほとんどない。そこで、本稿では、社会課題の解決を目指したロボット開発をロボットサイエンス教育と定義し、長期にわたる教育活動の中で、生徒たちが培った資質・能力について、OECDのキーコンピテンシーと照合しながら、検証を行った。その結果、ロボットサイエンス教育は、プログラミングスキル等の育成だ
けでなく、やり抜く力や協働性などの非認知能力の育成にも寄与することを示唆するとともに、卒業後の人生にも大きな影響を及ぼすことが明らかになった。
キーワード：ロボットサイエンス教育, ロボットコンテスト，非認知能力，STEAM 教育

1．はじめに
1.1 研究背景とロボットサイエンス教育
新学習指導要領の改訂にともない、文部科学省は、STEM（Science, Technology, Engineering, Mathematics）に加え、芸術、文化、生活、経済、法律、政治、倫理等を含めた広い範囲でAを定義し、各教科等での学習を実社会での問題発見・解決に生かしていくための教科等横断的な学習の推進を提唱している。そして、
STEAM教育が注目されるとともに、「総合的な探究の時間」が設定され、これまでの暗記中心の教育から
課題解決を目的とした教育の重要性が叫ばれるようになった。
福田は、2003年、フルブライトメモリアル基金ならびにNASAの教育基金(Christa McAuliffe Fellowship
Program)の支援のもと、日米の中学生が火星探査をテーマにした国際教育プロジェクト「Mars Rover
Project」を遂行した。プロジェクト活動を通して、生徒が自ら課題を設定することによる主体性の醸成や、火星表面を走行する探査機（Mars Rover）のモデル製
作過程による思考力や創造力の育成に成果があった。
2004年より、「Mars Rover Project」の教育的手法を活用し、ロボットサイエンス教育を展開した。ここでいう「ロボットサイエンス教育」は、筆者の造語で一般化されていない文言であるが、サイエンスの概念を広くとらえ、「SDGsなどの社会課題や答えが１つでない課題について、ロボット開発やものづくりを通して科学的に解決することを目的にした教育活動」と定義づけ、それの普及・啓発に努めてきた。そして、単なる技術力やプログラムスキルの向上を目的とせず、課題解決の過程で、これからの時代に必要な資質・能力の向上を目指した。さらに、生徒の「思い」や「願い」を大切にしながら、主体的に取り組む科学
教育の推進を心がけた。それは、ロボット制御というより、むしろデザイン思考のプロセス（共感・定義・
アイデア・プロトタイプ・テスト）を具現化したロボット開発（ものづくり）といえる。指導者として、心がけた観点を次にあげる。
・社会課題に向き合い、生徒自ら課題設定をする。
・答えが１つでない課題に、チームで取り組む。
・ロボット（もの）を製作し、活動成果を発表する。
2004年から実践したロボットサイエンス教育は、
現在の課題解決を目的としたSTEAM教育にも通じるものである。そしてSTEAM教育は、S,T,E,A,Mを連結・横断して取り組む教育活動に対して、ロボットサ－ 30 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

イエンス教育は、サイエンスを意味する「S」を広く捉え、T,E,A,Mをふくむ「S」で、社会課題に焦点をあてた教育活動を意図した。ロボットサイエンス教育の概念図を図1に示す。

図1

近年のFLLおよびWROの課題テーマ例を表1に、中高生が世界大会で発表している様子を図2に示す。
表1 FLLおよびWROの課題テーマ（2016～2020）

ロボットサイエンス教育の概念図

1.2 ロボットサイエンス教育の成果発表の場であるロボットコンテスト
教育において評価は重要である。それは、格付けを意味するものではなく、成果や課題を俯瞰すること
で、さらなる教育活動に繋がる動機付けとなるべきものである。そこで、ロボットサイエンス教育活動の成果発表の場となったのが、世界規模のロボットコ
ンテストであるFLL（FIRST LEGO League）やWRO（World Robot Olympiad）である。FLL、WROともに
LEGO MindStorms などのロボット教材を用いたロボットコンテストであり、毎年20万人以上の小中高生が参加する世界最大規模の大会である。
FLLでは、ロボット競技に加え、毎年提示される課
題テーマに基づき、調査研究ならびに研究プロセスの発表を行う。FLLが大会を通して参加生徒に求める資質・能力を次に示す。
・Discovery：新しいスキルとアイデアの発見
・Innovation：創造力と粘り強さで問題を解決
・Impact：学んだことを応用して社会創造
・Inclusion：お互いを尊重し、他者理解
・Teamwork：協力による互いの成長
・Fun：科学に対する興味関心と他者とのつながり
また、WRO（Future Innovators 部門）は、SDGsに関連する課題テーマについて、ロボット開発による解決方法を発表するロボットコンテストである。その大会理念は「地球に生きる人として解決すべき問
題を見出し、その解決過程やコミュニケーションの場を通して未来を担う人材を育成する」である。

図2

FLLやWRO世界大会における研究発表の様子

ゆえにFLLやWROでは、ロボット制御技術に加え、社会課題解決に関する独創性や革新性そして表現力が求められる。
これらのロボットコンテストの課題に対し、福田が指導した中高生が取り組み、2005年から挑んだFLL
で6回、2006年から挑んだWROで13回、日本代表として世界大会にも出場し、総合優勝を含む15回の入賞を果たした（2022年12月時点）。ロボットサイエンス
教育活動に取り組んだ彼らの成長を指導者として、手に取るように実感したことから、その教育効果な
らびに教育的価値の検証を試みた。
1.3 先行研究
ロボット教材を用いた教育効果検証については多くの実践がある。渡邊らはロボット教育活動の教育効果をアンケートによって検証している。しかし、これまでロボット教材を用いた実践研究は、1年未満の教育活動による検証が多く、また、アンケートは自己－ 31 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)評価であり、その数値には不確実性が大きい。福田らもロボットサイエンス教育の成果について、これまでロボットコンテストの成績や簡単なアンケートによる分析を試みてきたが、教育効果を論ずるエビデンスとして十分とはいえなかった。
昨今、教育効果の検証研究も発展し、五関らはアンケート結果を比較分析し、デザイン思考と新しいヒューマニズムを理科教育に導入し、イノベイティブ・
マインドセットの涵養につながることを示した。また、荒木らは、アンケートの自由記述に対し、テキス
トマイニングによる共起ネットワークから、プログ
ラミングの経験が「粘り強く考え、進んで試行錯誤ができる態度」に結びついたと、その教育効果を示した。
さらに、非認知能力の測定についても、多くの研究者がアプローチしている。中山は、キャリア教育における教育効果を測るとき、自己評価項目を多元的に構築することで、曖昧になりがちな自己評価の質を高める試みを提起した。ここでの認知能力と非認知能力は一般的な教育用語であるが、中山は、それぞれの力について、図3のようにまとめている。

その検証のイメージ図を図4に示す。

図4

認知能力と非認知能力の検証イメージ

研究目的の具体的な内容を次に記す。
Ⅰ．FLLやWROロボットコンテストにおいて、答えが１つでないミッションやSDGsに関する社会課
題に向き合い、ロボット開発やものづくりを通して科学的に解決することに挑戦した生徒たちが獲得した能力について、OECDが示すキーコンピテ
ンシーと照合し、検証する。
Ⅱ．学生時代に培った能力が、成人になっても活かされているか（卒業後の影響）を検証する。

3．教育効果の検証方法

図3

2021年2月、福田が指導した学校の卒業生のうち、中高生時代にFLLならびにWROに参加したロボットコンテスト経験者（2005年～2019年の間に世界大会
や全国大会に出場した18歳から30歳の30名）に対して、アンケートおよびインタビューを行い、その結果を分析した。

認知能力と非認知能力

2．研究目的
本研究では、FLLやWROなどの課題解決を意図したロボットコンテストに挑戦した中高生が、ロボッ
トサイエンス教育活動を通して、どのような能力を獲得したのか、その検証を目的とする。特に、これまでほとんど対象にされていなかった3年以上の活動に加え、その後の追跡調査までを行うものであり、長期にわたる教育活動を検証する意義は大きい。そして、教育効果の検証については、プログラミングスキ
ルなどの認知能力だけでなく、主体性や協働性などの非認知能力に関わる資質・能力も対象とし、多面的な検証アプローチにより、自己評価の曖昧さをできる限り抑え、検証の質の向上を目指すものである。

3.1 アンケートによる分析・検証
ア ン ケ ー ト の 質 問 項 目 に つ い て は 、 OECD が
DeSeCo計画で定義づけたキーコンピテンシーを意識して作成した。キーコンピテンシーを表2に示す。
OECDのキーコンピテンシーは、伝統的な学習モデ
ルを発展させようとしたものでなく、社会構成主義の立場に立ち、変化する社会を生き抜く力とみなせるものであり、社会的責任ある行動や態度、そのために必要な知識や技能、さらに問題解決能力といった能力である。さらにその知識や技能を活用した思考力や応用力を求めているのである。実際に実施したアンケートの質問項目を図5に示す。

－ 32 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

そして、設問1、設問3、設問4については、内容・理由についての自由記述をテキストマイニングによって出現した単語を定量化し、検証した。なお、テキストマイニングについては、User Local社の「AIテキストマイニング」をデフォルト設定で用い、出現単語を計測した。

表2 OECDが定義づけたキーコンピテンシー

3.2 インタビューによる分析・検証
ロボットサイエンス活動の教育効果を多面的に分析するために、3.1節のアンケート実施の1～2ヶ月後にアンケート回答者に対して個別インタビューを行った。個別インタビューの際、1名の都合がつかず、29名に実施した（30分程度）。インタビューでは、話しやすい環境を目指し、分かりやすい言葉で、アンケートの回答内容やその理由を確かめながら、獲得した能力、卒業後の影響、そしてロボットサイエンス教
育の教育価値について問うた。インタビューの質問
項目を図6に示す。
図5 ロボコン経験者に対するアンケート質問項目
図5の設問2の①は表2 のキーコンピテンシーの(1)1A･1B、②は(1)1C、③は(2)2A･2B、④は(2)2C、 ⑤
は(3)3A、⑥は(3)3B・3Cをそれぞれ意識したものであり、⑦は文部科学省が唱えるプログラミング教育におけるプログラミング的思考、⑧は教育者であるダックワースが説く「やり抜く力」と表される「GRIT」を意識した（Anjela Duckworth,2016)。
「GRIT」については、教育だけでなく、社会や企業で注目される資質・能力である。その4つの要素を次に示す。
・度胸（Guts）：困難に挑み逆境に負けない勇気・復元力（Resilience）：挫折から立ち直る力
・自発性（Initiative）：率先して物事に取り組む力・執念（Tenacity）：物事に集中しつづける能力
各分野での成功者を調査したとき、この4つの要素を束ねた「GRIT（やり抜く力）」の有無が、成功の大きな要因であったと、ダックワースは述べている。また、設問3では、ロボットサイエンス教育活動がどのような成長に繋がっているかを検証するために、培った能力が大学生や社会人になって、どのように活きているのかを問うた。
また、福田が指導する現役の中高生にも同様のアンケートを実施し、経験年数および全国大会出場の有無による教育効果の比較をした。

図6 ロボコン経験者に対するインタビュー質問項目
インタビューは、M-GTAの手法を用いて分析した。
M-GTA とは、グレーザーとストラウスによって1960年代に考案されたグラウンデッド・セオリー・アプロ
ーチ(Glaser and Strauss,1967)の検討から、その可能性を実践しやすいように改良された質的研究である。
インタビューを書き起こし、概念を抽出し、カテゴリーを構成し、ストーリーを図式化した。

4．OECDキーコンピテンシーに基づく分析結果
4.1 設問1「ロボットサイエンス教育活動で、印象的な経験について」のアンケート結果と分析
図5の設問1のロボットサイエンス教育の印象的な経験については、30名中22名がFLLやWRO世界大会のエピソードを記した。
「ロボットサイエンス教育活
動で、印象的な経験について」の記述を図7に示す。

－ 33 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

4.2 設問2「ロボットサイエンス教育で獲得した8つの力について」のアンケート結果と分析
図5の設問2では、OECDのキーコンピテンシーの6
つの力とプログラミング的思考およびGRITを意識して、ロボットサイエンス教育でどのような資質・能力を獲得したかを問うた。設問2のアンケート結果を図8に示す。

図7「ロボットサイエンス教育活動で印象的な経験について」
また、全回答者の記述の内容を総括的に把握するために、テキストマイニングを行い、出現単語と共起回数を調べた。出現単語および共起回数を表3に示す。
表3

印象的な経験について出現単語と共起回数

名詞

動詞

形容詞

単語の共起とその回数

単語

出現回数

単語

出現回数

単語

出現回数

単語1

単語2

共起回数

ロボット

31

思う

29

良い

8

できる

ロボット

10

チーム

26

できる

27

難しい

5

チーム

ロボット

9

世界大会

18

感じる

15

強い

5

できる

チーム

7

FLL

14

残る

8

うまい

4

できる

実感

7

WRO

11

考える

7

無い

4

印象

残る

7

経験

11

いく

7

嬉しい

4

FLL

世界大会

6

気持ち

11

学ぶ

6

悔しい

3

チーム

感じる

6

大会

10

教える

6

大きい

3

お互い

チーム

6

印象

10

知る

6

楽しい

3

できる

ロボット競技

6

全国大会

9

しまう

6

冷たい

2

できる

参加

6

図7の記述からも分かるように、ロボット開発に挑戦したこと、ロボットコンテストで失敗したこと、緊張したことなどを印象に持つ回答が多く、当時の経験が大きな影響を与えていることが綴られてあった。
また、表3より、単語（名詞・動詞 ・形容詞）の出現
頻度、共起回数を分析したところ、名詞では「ロボット・チーム・世界大会」、動詞では「できる」、形容詞
では「良い・難しい・強い」という言葉が顕著に出現している。また、「チーム」という単語との共起を多く見ることができた。これは、指導者として心がけた観点の1つである「答えが１つでない課題に、チームで取り組む」経験が、協働性の育成に寄与したと推察する。

図8「ロボットサイエンス教育で獲得した力について」 卒業生（全国大会経験者）30名
設問2の回答において「とてもついた」を5点、「ついた」を4点、「わからない」を3点、「あまりついていない」を2点、「ついていない」を1点と数値化した。
図8より、①～⑧の能力について、いずれも高い数値になった。特に③④⑤⑦⑧の能力について、「とてもついた」という回答が50％をこえているのが分かる。
回答データは正規分布に従わないことから、①～⑧の能力の数値の有意差を調べるために、Steel-Dwass
検定（＜0.05）による多重比較を行った。検定結果を
表4に示す。
表4①～⑧の能力の有意差

Steel-Dwass検定による多重比較（p＜0.05を黄色表示）
比較する能力

スコアの

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

平均値

①の能力 0.498

0.001

0.004

0.061

0.900

0.004

0.001

3.80

②の能力

－

0.004

0.061

0.632

0.900

0.090

0.019

4.33

③の能力

－

－

0.900

0.512

0.003

0.865

0.900

4.80

④の能力

－

－

－

0.900

0.036

0.900

0.900

4.60

⑤の能力

－

－

－

－

0.272

0.900

0.900

4.53

⑥の能力

－

－

－

－

－

0.039

0.011

3.90

⑦の能力

－

－

－

－

－

－

0.900

4.70

⑧の能力

－

－

－

－

－

－

－

4.77

－ 34 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)①の能力に対して③④⑦⑧の能力に、②の能力に対して③⑧の能力に有意差が見られた。ロボットサ
イエンス教育活動では、学習したことやコンピュータなどのテクノロジーを活用する力より、協働性やGRIT（やり抜く力）の育成への寄与を推察することができる。これは、社会課題や答えが1つでない課題をチームで解決するロボットサイエンス教育の特徴が関与していると考える。
4.3 設問2「ロボットサイエンス教育で獲得した8つの力について」の現役生アンケートの比較分析
アンケートを実施した卒業生30名に加え、現在、ロボットサインス教育活動を行う現役生徒48名にもアンケートを実施し、獲得した力について比較検証した。現役生徒に対しては、経験年数、全国大会の出場経験をもとに、次のような3つのグループ（B-1、B-2、B-3）に分け、実施した。
【卒業生】
A :卒業生 ロボットサインス教育活動歴3年以上
全国大会経験者 （30名）【現役生徒】
B-1：現役生徒 ロボットサインス教育活動歴2年以上
全国大会経験者 （17名）
B-2:現役生徒 ロボットサインス教育活動歴2年以上
全国大会未経験者（ 8名）
B-3:現役生徒 ロボットサインス教育活動歴1年
全国大会未経験者（23名）
現役生徒のそれぞれのグループにおける獲得した力についてのアンケート結果を図9～図11に示す。

図10

現役2年以上（全国大会未経験者）8名

図11

現役1年（全国大会未経験者）23名

また、経験年数と経験内容による獲得した能力のの有意差を分析するために、卒業生（A）と現役生
徒（B-1,B-2,B-3）における①～⑧の能力の数値について、Steel-Dwass検定（＜0.05）による多重比較を行った。検定結果を表5に示す。
表5

経験年数と全国大会経験の有意差

Steel-Dwass検定による多重比較（p＜0.05を黄色表示）
①の能力
B-1

B-2

B-2

③の能力

スコア
B-3 平均値

B-1

B-2

スコア
B-3 平均値

A

0.729 0.048 0.002

3.80

A

0.362 0.014 0.001

4.33

A

0.014 0.001 0.001

4.80

ー

0.320 0.099

3.53

B-1

ー

0.288 0.120

3.94

B-1

ー

0.054 0.038

4.29

B-2

ー

ー

0.900

2.75

B-2

ー

ー

0.900

3.25

B-2

ー

ー

0.862

3.25

B-3

ー

ー

ー

2.74

B-3

ー

ー

ー

3.30

B-3

ー

ー

ー

B-1

B-2

⑤の能力

スコア
B-3 平均値

B-1

B-2

⑥の能力

スコア

B-1

B-3 平均値

B-2

3.57

スコア
B-3 平均値

A

0.123 0.002 0.001

4.60

A

0.604 0.006 0.001

4.53

A

0.487 0.004 0.001

3.90

B-1

ー

0.051 0.001

4.29

B-1

ー

0.059 0.004

4.29

B-1

ー

0.057 0.129

3.47

B-2

ー

ー

0.900

2.88

B-2

ー

ー

0.900

3.38

B-2

ー

ー

0.496

2.25

B-3

ー

ー

ー

2.57

B-3

ー

ー

ー

3.22

B-3

ー

ー

ー

2.70

⑦の能力
B-1

現役2年以上（全国大会経験者）17名

B-1

B-1

④の能力

図9

②の能力

スコア
B-3 平均値

B-2

⑧の能力

スコア

B-1

B-3 平均値

B-2

スコア
B-3 平均値

A

0.010 0.007 0.001

4.70

A

0.346 0.003 0.001

4.77

B-1

ー

0.570 0.001

4.18

B-1

ー

0.152 0.004

4.53

B-2

ー

ー

0.352

3.62

B-2

ー

ー

0.796

4.00

B-3

ー

ー

ー

2.91

B-3

ー

ー

ー

3.65

－ 35 －

A :卒業生 活動歴3年以上 全国大会経験
B-1:現役生徒 活動歴2年以上 全国大会経験
B-2:現役生徒 活動歴2年以上 全国大会未経験
B-3:現役生徒 活動歴1年

全国大会未経験STEM教育研究 Vol.6 (2024)

表5の経験年数と全国大会経験の有意差は次のことを示唆している。
・ いずれの能力も卒業生と現役生徒1年目には有意差がある。
・ 卒業生から比較したとき、③⑦の能力は卒業生と現役生徒で、①②④⑤⑥⑧の能力は全国大会出場の有無によって、有意差がある。
・ ①②⑥の能力は、現役生徒の中では有意差があるとは言えない。
これらの結果より、ロボットサイエンス教育の経験年数や経験内容が生徒の能力獲得に関係していることが推察できる。
また、現役生徒に、ロボットサイエンス教育活動に取り組むことによって、どのような力がつくと思うかというアンケートを実施した。その結果を図12に示す。

図12「活動を通してどのような力がつくと思うか」
現役生徒48名（複数回答）
図12に示す通り、8つの能力のうち、ロボットサイ
エンス教育活動に取り組む現役生徒（48名）の半数以上が選んだ力は、②③⑤⑦⑧の能力であった。これらは、図8の卒業生が獲得した資質・能力の傾向と類似していることから、生徒たちは獲得する可能性を実感しながら活動していることを示唆している。

5．学生時代に培った能力のその後に関する分析結果
5.1 設問3「ロボットサイエンス教育と人生の糧について」のアンケート結果と分析
図5の設問3では、卒業生（30名）の多くは、社会人になっていることから、ロボットサイエンス教育活動が、その後の人生にどのように影響を及ぼしているかを問うた。アンケート結果を図13に示す。また、
回答理由の全回答者の記述を総括的に把握するため、テキストマイニングを行い、出現単語および共起回数を調べた。出現単語および共起回数を表6に示す。

図13「ロボットサイエンス教育は人生の糧になっているか」卒業生30名
表6「人生に与えた影響について」
理由記述の出現単語と共起回数
名詞

動詞

単語の共起とその回数

形容詞

単語

出現回数

単語

出現回数

単語

出現回数

ロボット

25

できる

33

大きい

4

活動

23

思う

23

良い

3

経験

22

考える

18

多い

2

科学

11

感じる

15

楽しい

2

プログラミング

10

取り組む

11

辛抱強い

1

大会

10

出来る

11

つきにくい

1

研究

9

持つ

9

幅広い

1

チーム

9

いく

8

興味深い

1

高専

8

学ぶ

7

正しい

1

能力

8

いただく

6

熱い

1

単語1

単語2

ロボット

活動

共起回数
14

できる

ロボット

12

できる

経験

11

経験

開発

9

できる

活動

9

ロボット

教育

9

できる

考える

8

いく

考える

8

物事

考える

8

チーム

経験

7

図13において、97％が「大きな糧になった」と回答し、その後の人生に大きな影響を及ぼしていることがわかる。また、表6の理由記述のテキストマイニン
グ結果より、名詞では「ロボット・活動・経験」、動
詞では「できる・考える」などの文言が顕著に出現した。また、「できる－ロボット」「できる－経験」など
成功体験を示す共起が見られた。ロボット開発の成功体験が、その後の人生にも大きく影響を及ぼしていることを示唆している。
5.2 設問4「ロボットサイエンス教育の重要性について」のアンケート結果と分析
図5の設問4で、ロボットサイエンス教育の重要性について、卒業生（30名）に問うた。アンケート結果
を図14に示す。また、回答理由の全回答者の記述について総括的に把握するため、テキストマイニングを行い、出現単語および共起回数を調べた。出現単語および共起回数を表7に示す。

－ 36 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

表8 M-GTA分析による概念およびカテゴリー

図14「ロボットサイエンス教育はこれからの教育にとって重要であると考えるか」卒業生30名
表7「ロボットサイエンス教育の重要性について」
理由記述の出現単語と共起回数
名詞

動詞

形容詞

単語の共起とその回数

単語

出現回数

単語

出現回数

単語

出現回数

単語1

単語2

ロボット

44

思う

41

良い

10

ロボット

教育

共起回数
22

答え

29

感じる

22

多い

9

答え

考える

16

教育

27

考える

22

大きい

7

社会

課題

15

解決

22

いく

21

上手い

4

解決

課題

15

課題

22

できる

21

深い

3

いく

ロボット

14

社会

21

取り組む

8

素晴らしい

3

ロボット

解決

14

重要

20

出来る

6

新しい

3

いく

答え

12

問題

15

繰り返す

5

面白い

3

ロボット

感じる

11

プログラミング

13

生み出す

4

幅広い

2

社会

解決

11

必要

12

つながる

4

少ない

2

答え

課題

11

図14において、93％が「非常に重要である」「重要である」と回答し、ロボットサイエンス教育の重要性を示した。また、表7の回答理由の自由記述のテキス
トマイング結果より、名詞では「ロボット・答え・教育」、動詞では「考える・できる」、形容詞では「良い・多い」などの文言が顕著に出現した。また、
「答え－
考える」
「社会－課題」「解決－課題」等の共起が多く見られた。ロボットサイエンス教育の重要性を高く評価するとともに、その教育的価値をロボット開発
よりもむしろ課題解決に見出していることを示唆している。
5.3 インタビュー結果とM-GTA分析
アンケート分析を裏付けるために、アンケート回答者（卒業生29名）に対して、図6に示す質問項目について、インタビューを行った（30分程度）。そのイ
ンタビューの書き起こしデータをM-GTAの手法を用いて、概念を生成し、カテゴリーを構成した。生成した概念および構成したカテゴリーを表8に示す。そして、表8の概念およびカテゴリーから、創出されたス
トーリーを図式化した。インタビュー内容をM-GTAによる分析で創出されたストーリー図を図15に示す。
図15のM-GTAによるストーリー図は、ロボットサ
イエンス教育の特徴を表している。これらは、ロボッ
トサイエンス教育活動が、1章で示した指導者が意図

図15

M-GTAによるストーリー図した教育意義を果たしていることを示唆しており、4章および5章のアンケート結果と分析で表面化した獲得した資質・能力とストーリー図の「ロボットサイ
エンス教育で培った力」を照合すると、思考力・調整力・主体性・伝える力・協働性・やり抜く力など、多くの一致が見られることから、ロボットサイエンス
教育の教育効果ならびにその全体像を可視化することができたと考える。

6．分析のまとめロボットサイエンス教育の教育効果について、課
題解決を目的とするロボットコンテストに参加した生徒（卒業生）に対し、アンケートおよびインタビューを実施し、その検証を行った。アンケートの自己評－ 37 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

価の曖昧さを小さくするために、経験年数・経験内容の比較分析および記述のテキストマイニング分析により、分析精度を高めたと考える。分析結果より次の点が明らかになった。
・ アンケート結果は、ロボットサイエンス教育はOECDが提唱するキーコンピテンシーに関する資質・能力の育成に寄与することを示唆している。
・ アンケートの比較分析から、OECDのキーコンピ
テンシーの「1.相互作用的に道具を用いる」よりも「2.異質なグループにおいて相互に関わりあう」「3.自律的に行動する」の影響が大きく、また論理的思考力やGRITにも寄与することを示唆している。そして、それらは非認知能力に関わる資質・能力である。
・ とくに経験の記述の中で、「チーム」という単語の出現率や共起回数が高いことから、ロボットサイ
エンス教育の意図するチームでの課題解決活動が協働性などの醸成に寄与することを示唆している。
・ 現役生徒とのアンケート比較から、ロボットサイ
エンス教育の経験年数や経験内容が生徒の能力獲得に関係していることが推察できる。
・ ロボットサイエンス教育の経験は、卒業後、大学生や社会人になっても大きな影響を及ぼしている。
・ インタビューをもとにしたM-GTA分析で得られたストーリー図は、指導者が意図する教育効果に寄与していることを示唆しており、ロボットサイ
エンス教育の教育効果ならびにその全体像を可視化することができた。
そして、本研究は、3年以上長期にわたる教育活動
およびその後の影響についての検証でもあり、意義深いと考える。また、ロボットサイエンス教育と多くの理念を共有するSTEAM教育の教育効果を示している。
しかしながら、ロボットサイエンス教育の検証については、非認知能力にも関わることから、その定量化は、一層の研究を進める必要があり、課題も残した。
課題を次に記す。
・ 定量的な分析を目指したものの、アンケートやインタビューによる自己評価によるデータをもとにした分析ゆえに数値の曖昧さを排除できない。
・ 福田が指導する生徒および卒業生を対象とした検証のため、指導者に対する忖度も想像できる。ゆえに、教育効果を検証するには、ロボットサイエンス

教育を受けている集団と受けていない集団での比較をする必要があり、出現単語やその共起回数の分析において、経験や仲間との関わりについては存在を確認できるものの、ロボットサイエンス教
育の全体像を語るには十分とはいえない。
・ 非認知能力に関わる検証については、アンケート
やインタビューによる教育的検証に加え、行動分
析や経験値などの工学的な検証による定量化が重要である。
また、これらの課題は、本研究にとどまるものではないと考える。国が掲げる「主体的・対話的で深い学び」の実現に向けて、新学習指導要領では、求められる資質・能力を「知識及び技能」「思考力・判断力・表現力等」「学びに向かう力・人間性等」の３つの柱に整理された。言うまでもなく、「学びに向かう力・人間性等」については、非認知能力に関するものであり、その評価およびその方法については大きな議論を呼んでいる。そのような点でも、非認知能力の検証
は、教育分野における研究発展の鍵になると考える。

7．おわりに本研究において、多面的なアプローチにより、ロボットサイエンス教育の教育効果ならびにその後の影響について検証を試みたが、課題を残したものの、その教育効果ならびにその全体像を可視化できたと考える。
今回、対象になった卒業生30名の内、社会人として仕事に従事している18名の中で、研究開発業務に就いている者が8名と多いことも興味深い。それは、社会課題に向き合い、プロトタイプをつくる過程で、多くの失敗や挫折を経験しながら一定の成果を掴んだことが、自信にも繋がり、より大きな研究に挑む姿勢に繋がったと推察する。生涯学習の重要性が叫ばれている中、培った能力がその時だけのものではなく、社会で働くようになっても、活用されていることから、OECDのキーコンピテンシーの設定目的を達成しているといえよう。
それゆえに、社会課題に向き合い、答えが１つでない課題を協働で取り組むロボットサイエンス教育は、時代の先を行く教育であると考える。そして、デザイ
ン思考のプロセスを意識しながら社会課題解決を目指すロボット開発は、国が提唱するSTEAM教育の先－ 38 －

STEM教育研究 Vol.6 (2024)

駆的な教育実践といえ、ロボットサイエンス教育の普及・啓発を期待してやまない。

謝辞
本稿を執筆するにあたり、ロボットサイエンス教
育のベースなる国際教育プロジェクトをともに実践した Hector Ibarra氏ならびに支援をいただいた
Edward Jones氏・享子 Jones氏に謝意を表します。
また、科学技術振興機構、中谷医工計測技術振興財団、武田科学振興財団をはじめとする多くの教育機関から多大なるご助成をいただきました。
最後にロボットサイエンス教育の実践の場である
追手門学院大手前中高等学校ならびに奈良教育大学
附属中学校の関係各位に対し、あらためて御礼申し
上げます。

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